本文關(guān)鍵詞：面向中小制造企業(yè)加工車間的多目標調(diào)度方法及系統(tǒng)開發(fā)

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【摘要】：生產(chǎn)調(diào)度是企業(yè)生產(chǎn)管理的核心,對企業(yè)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用,車間調(diào)度是影響制造業(yè)生產(chǎn)效率的重要因素,有效的調(diào)度方法與優(yōu)化技術(shù)的研究和應(yīng)用,對于提高企業(yè)的生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本等起著重要作用,因而對其研究有著重要的理論意義和實踐意義。本文在綜合國內(nèi)外有關(guān)車間調(diào)度的發(fā)展現(xiàn)狀、優(yōu)化方法以及存在的問題的基礎(chǔ)上,考慮現(xiàn)行加工車間運作的實際情況,對加工車間的生產(chǎn)調(diào)度問題進行了深入系統(tǒng)的研究。主要做了以下幾個方面的工作:(1)對遺傳算法和禁忌搜索算法進行了概述,介紹了兩種算法的基本原理、操作步驟及流程,通過對遺傳算法和禁忌搜索算法的研究,為加工車間靜態(tài)調(diào)度問題和動態(tài)調(diào)度問題的解決打下了良好的基礎(chǔ);根據(jù)加工作業(yè)特點的不同將車間調(diào)度問題分為靜態(tài)調(diào)度問題和動態(tài)調(diào)度問題,并分別對這兩種問題進行了概述,明確了這兩種調(diào)度問題的特點,為下一步問題的解決打下了基礎(chǔ)。(2)對加工車間多目標靜態(tài)調(diào)度問題進行了詳細分析,給出了加工車間靜態(tài)調(diào)度問題常用的優(yōu)化性能指標及計算方法,以遺傳算法和禁忌搜索算法為基礎(chǔ),提出了一種混合遺傳禁忌搜索算法,并對混合算法進行了設(shè)計,在遺傳算法設(shè)計中采用了一種新的基于工序和機器的編碼方式以及新的交叉和變異方法,用禁忌搜索算法對變異產(chǎn)生的新個體進行改善,大大提高了混合遺傳禁忌搜索算法的效率。(3)對于動態(tài)調(diào)度問題,本文首先對加工車間動態(tài)調(diào)度問題進行了分類,研究了滾動窗口技術(shù)及重調(diào)度的觸發(fā)機制,然后運用基于事件驅(qū)動和周期性驅(qū)動的動態(tài)調(diào)度策略,將滾動窗口技術(shù)和遺傳算法相結(jié)合來解決加工車間動態(tài)調(diào)度問題,并對遺傳算法進行了設(shè)計,根據(jù)動態(tài)事件的不同對遺傳算法模型做了修正,最后對遺傳算法的動態(tài)調(diào)度實時性進行了分析。(4)基于加工車間調(diào)度算法和調(diào)度策略研究的基礎(chǔ)上,以C#.NET和SQLServer2005為工具,開發(fā)了一個加工車間調(diào)度原型系統(tǒng),并用靜態(tài)調(diào)度和動態(tài)調(diào)度算例對系統(tǒng)進行了驗證,證明了系統(tǒng)的有效性。
【關(guān)鍵詞】：混合遺傳禁忌搜索算法 靜態(tài)調(diào)度 滾動窗口技術(shù) 遺傳算法 動態(tài)調(diào)度
【學位授予單位】：河南工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TB497
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 課題研究背景及意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 加工車間調(diào)度問題研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 加工車間調(diào)度方法研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.3 現(xiàn)有研究存在的問題14-15
• 1.3 研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 加工車間多目標調(diào)度方法及問題概述17-22
• 2.1 加工車間多目標調(diào)度方法概述17-20
• 2.1.1 遺傳算法概述17-18
• 2.1.2 禁忌搜索算法簡介18-20
• 2.2 加工車間多目標調(diào)度問題描述20-21
• 2.2.1 靜態(tài)調(diào)度問題20-21
• 2.2.2 動態(tài)調(diào)度問題21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第三章 加工車間多目標調(diào)度方法研究22-41
• 3.1 基于混合遺傳禁忌搜索算法的加工車間多目標靜態(tài)調(diào)度方法研究22-33
• 3.1.1 多目標靜態(tài)調(diào)度問題模型22-24
• 3.1.2 混合遺傳禁忌搜索算法總體框架24-26
• 3.1.3 混合遺傳禁忌搜索算法設(shè)計26-33
• 3.1.3.1 產(chǎn)生初始解26
• 3.1.3.2 編碼和解碼26-28
• 3.1.3.3 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計28
• 3.1.3.4 選擇操作28-29
• 3.1.3.5 交叉操作29-30
• 3.1.3.6 變異操作30-31
• 3.1.3.7 改善子代質(zhì)量31-32
• 3.1.3.8 算法終止條件32-33
• 3.2 基于滾動窗口技術(shù)的加工車間多目標動態(tài)調(diào)度方法研究33-40
• 3.2.1 車間動態(tài)調(diào)度事件的分類33
• 3.2.2 基于滾動窗技術(shù)的加工車間多目標調(diào)度策略33-36
• 3.2.2.1 滾動窗口技術(shù)34
• 3.2.2.2 再調(diào)度觸發(fā)機制34-36
• 3.2.3 面向單滾動窗口的加工車間多目標調(diào)度方法36-40
• 3.2.3.1 遺傳算法設(shè)計37-38
• 3.2.3.2 調(diào)度模型修正38-39
• 3.2.3.3 遺傳算法的動態(tài)調(diào)度實時性分析39-40
• 3.3 本章小結(jié)40-41
• 第四章 系統(tǒng)開發(fā)及實驗驗證41-58
• 4.1 系統(tǒng)功能需求分析41
• 4.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計41-43
• 4.3 功能模塊開發(fā)實現(xiàn)43-49
• 4.3.1 主界面模塊43-44
• 4.3.2 工件信息管理模塊44-45
• 4.3.3 設(shè)備信息管理模塊45-47
• 4.3.4 工藝信息管理模塊47-48
• 4.3.5 靜態(tài)調(diào)度模塊48-49
• 4.3.6 動態(tài)調(diào)度模塊49
• 4.4 實驗驗證49-57
• 4.4.1 靜態(tài)調(diào)度實驗驗證50-53
• 4.4.2 動態(tài)調(diào)度實驗驗證53-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 總結(jié)58
• 5.2 展望58-60
• 參考文獻60-63
• 附錄63-67
• 致謝67-68
• 個人簡歷68

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